Python 开发 - OpenAI 兼容阿里云百炼平台 API

OpenAI 兼容阿里云百炼平台 API

1、具体实现

1. 配置阿里云百炼平台的 API 密钥：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api

2. 安装 openai 库和 python-dotenv 库

pipinstallopenai

pipinstallpython-dotenv

3. 创建并编辑.env文件，这里选择阿里云百炼平台 -> 模型服务 -> 模型广场 -> 通义千问3-Max

# API 密钥 API_KEY="【你的 API 密钥】" # 基础 URL BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # 模型 Code MODEL="qwen3-max"

4. 编写测试代码

fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos load_dotenv()api_key=os.getenv("API_KEY")base_url=os.getenv("BASE_URL")model=os.getenv("MODEL")client=OpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)completion=client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"你是谁？"}],stream=True)forchunkincompletion:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)

# 输出结果 你好！我是通义千问（Qwen），由通义实验室研发的超大规模语言模型。我可以回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！

2、解读

1. 导入 openai 库、dotenv 库、操作系统接口模块

fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos

2. 加载并读取.env文件中的环境变量

load_dotenv()api_key=os.getenv("API_KEY")base_url=os.getenv("BASE_URL")model=os.getenv("MODEL")

3. 创建 OpenAI 客户端实例

client=OpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)

4. 创建聊天完成请求

completion=client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"你是谁？"}],stream=True)

5. 处理流式响应

forchunkincompletion:print(chunk.choices[0].delta.content,end="",flush=True)

补充学习

1、不启用流式响应

fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenvimportos load_dotenv()api_key=os.getenv("API_KEY")base_url=os.getenv("BASE_URL")model=os.getenv("MODEL")client=OpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url)completion=client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"你是谁？"}])response=completion.choices[0].message.contentprint(response)

2、print 函数参数

1. 默认情况，print 函数后自动换行

print("Hello")print("World")

# 输出结果 Hello World

# 等同于print("Hello",end="\n")print("World")

# 输出结果 Hello World

2. 换行 2 次

print("Hello",end="\n\n")print("World")

# 输出结果 Hello World

3. 不换行

print("Hello",end="")print("World")

# 输出结果 HelloWorld

4. 自定义分隔符

print("Hello",end=" ")print("World")

# 输出结果 Hello World

print("Hello",end="---")print("World")

# 输出结果 Hello---World

关于 messages

1、基本介绍

messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"你是谁？"}]

2、演示

（1）客服

messages=[{"role":"system","content":"你是公司的客服，态度友好专业"},{"role":"user","content":"我的产品坏了怎么办？"}]

# 输出结果 您好！很抱歉听到您的产品出现了问题。为了更好地帮您解决，请您提供以下信息： 1. **产品名称和型号**（如果有的话） 2. **购买时间及渠道**（例如：官网、某电商平台、线下门店等） 3. **具体出现了什么问题**（可以简单描述故障现象） 4. **是否还在保修期内** 我们会根据您提供的信息，尽快为您安排维修、更换或退款等售后服务。如果您手边有产品照片或故障视频，也可以一并提供，有助于我们更快判断问题哦！ 期待您的回复，祝您今天愉快！😊

（2）Python 专家

messages=[{"role":"system","content":"你是一个 Python 专家，给出详细代码和解释"},{"role":"user","content":"如何用 Python 读取 CSV 文件？"}]

# 输出结果 在 Python 中读取 CSV 文件有多种方法，最常用的是使用内置的 `csv` 模块和第三方库 `pandas`。下面详细介绍这两种方法： ## 方法一：使用内置的 `csv` 模块 ### 1. 基本读取（返回列表） ```python import csv # 读取 CSV 文件 with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) # 读取所有行 for row in csv_reader: print(row) # 每行是一个列表 ``` ### 2. 使用 DictReader（返回字典） ```python import csv with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.DictReader(file) for row in csv_reader: # row 是一个字典，键是列名 print(row) # 可以通过列名访问值 print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}") ``` ### 3. 完整示例 假设有一个 `students.csv` 文件： ```csv name,age,city Alice,25,New York Bob,30,Los Angeles Charlie,35,Chicago ``` ```python import csv # 读取并处理数据 students = [] with open('students.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.DictReader(file) for row in csv_reader: students.append({ 'name': row['name'], 'age': int(row['age']), # 转换为整数 'city': row['city'] }) print(students) # 输出: [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}, ...] ``` ## 方法二：使用 pandas 库（推荐用于数据分析） 首先需要安装 pandas： ```bash pip install pandas ``` ### 1. 基本读取 ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 显示前几行 print(df.head()) # 显示基本信息 print(df.info()) ``` ### 2. 常用参数 ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件的各种选项 df = pd.read_csv( 'data.csv', encoding='utf-8', # 指定编码 sep=',', # 指定分隔符（默认是逗号） header=0, # 指定标题行（默认是第0行） index_col=0, # 指定索引列 usecols=['name', 'age'], # 只读取指定列 nrows=100, # 只读取前100行 skiprows=1, # 跳过前1行 na_values=['NULL', 'N/A'] # 指定哪些值应该被视为 NaN ) ``` ### 3. 完整示例 ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('students.csv') # 查看数据 print("数据形状:", df.shape) print("\n前5行:") print(df.head()) # 访问特定列 names = df['name'] ages = df['age'] # 条件筛选 adults = df[df['age'] > 25] # 统计信息 print("\n年龄统计:") print(df['age'].describe()) ``` ## 处理常见问题 ### 1. 编码问题 ```python # 如果遇到编码错误，尝试不同的编码 encodings = ['utf-8', 'gbk', 'latin-1', 'cp1252'] for encoding in encodings: try: df = pd.read_csv('data.csv', encoding=encoding) print(f"成功使用 {encoding} 编码") break except UnicodeDecodeError: continue ``` ### 2. 处理大文件（分块读取） ```python # 对于大文件，可以分块读取 chunk_size = 1000 chunks = [] for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size): # 处理每个块 processed_chunk = chunk[chunk['age'] > 18] # 示例处理 chunks.append(processed_chunk) # 合并所有块 result_df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) ``` ### 3. 自定义分隔符 ```python # 如果 CSV 使用分号分隔 df = pd.read_csv('data.csv', sep=';') # 或者使用 csv 模块 with open('data.csv', 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file, delimiter=';') for row in csv_reader: print(row) ``` ## 选择建议 - **简单任务**：使用内置的 `csv` 模块 - **数据分析、处理**：使用 `pandas` - **内存限制**：对于大文件，考虑分块读取或使用 `csv` 模块逐行处理 - **性能要求高**：`pandas` 通常更快，特别是对于数值计算 这两种方法都能有效读取 CSV 文件，选择哪种取决于你的具体需求和项目复杂度。

（3）英语老师

messages=[{"role":"system","content":"你是一个英语老师，纠正我的语法错误"},{"role":"user","content":"I goes to school yesterday."}]

# 输出结果 Great effort! However, there's a small grammar mistake in your sentence. The correct sentence should be: **"I went to school yesterday."** ### Explanation: - The verb **"go"** is irregular. - Since you're talking about something that happened **yesterday** (past time), you need the **past tense** form of "go," which is **"went."** - "I goes" is incorrect because "goes" is used with third-person singular subjects like **he, she,** or **it** (e.g., "She goes to school every day"). Let me know if you'd like more examples! 😊